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Beyond Pandas: Spark, Dask, Vaex and other big data technologies battling head to head
WhyWhen confronting a new data science problem, one of the first questions to ask is which technology to use. There is hype; there are standard tools; there are bleeding-edge technologies, entire platforms and off-the-shelf solutions. Over the last few years, I’ve been building proof of concepts and solutions with any technology I could get my hands on. If there is a new platform, I register for t
900万レコードを20秒で空間結合しちゃうGISデータの分散処理基盤「dask-geopandas」で効率よくデータ処理しよう！ - Qiita
900万レコードを20秒で空間結合しちゃうGISデータの分散処理基盤「dask-geopandas」で効率よくデータ処理しよう！PythongeopandasDaskQiitaEngineerFesta2022dask-geopandas 初めに こちらの記事などでを紹介していきましたが、ファイルを読み込んだ後には当然、何かしらの処理を行うと思います。 GeoPandasをやるならFlatGeobufより10倍早いGeoParquetを使おう！ GeoPandas(GeoDataFrame)のread/writeなら1000万レコードを10秒で読み込めるpyogrioを使って高速に行おう！ 大きなデータを処理する際に、数十GB級のデータだとデータの読み込み自体を高速で完了させたとしても、空間検索に膨大な時間を要したり、そもそもデータがメモリに乗り切らず処理できないということもあるでしょう。
目的 pythonで重いcsvファイルを読み込む時に、pandasだと時間がかかる。 そこで早いと噂のdaskを試してみる。 ここでは、daskの中身には詳しく触れず、使い方を説明する。 ちなみに、私が5GBのcsvファイルをdaskで読み込んだ時は、pandasを使用した時よりも10倍くらい早く読み込めた。 daskってなに？ daskとはpandasのようなライブラリの一つ。 daskは、pandasのDataFrameの処理を応用しているから、基本的にpandasと同じ動作をする。 早くなる理由は、並列分散を使用しているから。 詳しくはこちらの方の記事をご覧ください（めちゃわかりやすい） 使い方 anacondaをダウンロードした人なら基本的に何もせずに使える。 pandasならば、
背景 2020/01/29にpandas 1.0.0がリリースされました！パチパチ 2020/02/14現在は、1.0.1です。 個人的には、下記の変更点が重要ポイントかなと思ってます。 - pandas独自のNA - String型の対応強化(Experimental) んで。 僕は分析時には、下記のライブラリとpandasを一緒に使うことが多いです。 dask intake 特にdaskのpandas1.0対応状況や、その他の細かな振る舞いについて整理しようかなと思っています。 daskのバージョンは2020/02/14現在2.10.1です。 intakeに関しては、daskが対応してくれれば問題ないっしょ、って思っています。 （daskの処理待ち時間が暇というのもある。） 気になっていること daskはpandas.NAをちゃんと使えんの？(ver 1.0関連) daskはdtype
Scaling Pandas: Dask vs Ray vs Modin vs Vaex vs RAPIDS
Scaling Pandas: Comparing Dask, Ray, Modin, Vaex, and RAPIDSHow can you process more data quicker? Python and its most popular data wrangling library, Pandas, are soaring in popularity. Compared to competitors like Java, Python and Pandas make data exploration and transformation simple. But both Python and Pandas are known to have issues around scalability and efficiency. Python loses some efficie
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